ความเสี่ยงด้านจริยธรรมของ AI วิเคราะห์ 3 ประเด็นหลักที่กระทบสังคมยุคดิจิทัล

ความเสี่ยงด้านจริยธรรมที่ต้องจับตาในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI-Specific Ethical Risks) การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในชีวิตประจำวันและภาคธุรกิจได้สร้างประโยชน์มหาศาล แต่ก็มาพร้อมกับ ความเสี่ยงด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเฉพาะ ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญที่ทุกองค์กรต้องตระหนักและจัดการอย่างจริงจัง ความเสี่ยงเหล่านี้เป็นอุปสรรคต่อการสร้างระบบ AI ที่มีความ เป็นธรรม (Fair) และ น่าเชื่อถือ (Trustworthy) โดยสามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเด็นหลักดังนี้

1. อคติทางอัลกอริทึม (Al gorithmic Bias)
คือความเสี่ยงที่ระบบ AI ตัดสินใจอย่างไม่เป็นธรรม หรือเลือกปฏิบัติ ต่อกลุ่มคนบางกลุ่มโดยไม่ตั้งใจ สาเหตุหลักมาจาก ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน (Training Data Bias) ซึ่งอาจมีอคติทางสังคมหรือความไม่เท่าเทียมแฝงอยู่ ปัญหาคือเมื่อ AI ถูกฝึกด้วยข้อมูลที่มีอคติ ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นการ เลือกปฏิบัติของแบบจำลอง AI (Model Discrimination) เช่น ระบบคัดกรองใบสมัครงาน AI อาจมีแนวโน้มเลือกผู้สมัครเพศชายมากกว่าเพศหญิง หากข้อมูลในอดีตของผู้ที่ประสบความสำเร็จมีผู้ชายเป็นส่วนใหญ่ นำไปสู่ ผลกระทบที่ไม่เท่าเทียมกันต่อกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน เช่น การอนุมัติสินเชื่อที่ไม่เป็นธรรม การวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ผิดพลาดสำหรับบางเชื้อชาติ หรือการตัดสินลงโทษทางกฎหมายที่ลำเอียง ต้องมีการ ทดสอบอคติอย่างเป็นระบบ และปรับปรุงคุณภาพของชุดข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างความยุติธรรม

2. การขาดความโปร่งใส (Transparency Deficits)
ความเสี่ยงนี้เกี่ยวข้องกับระบบ AI ที่ทำงานเหมือนเป็นกล่องดำ (Black-Box Algorithms) ทำให้มนุษย์ไม่สามารถเข้าใจหรืออธิบายได้ว่า AI มาถึงข้อสรุปหรือการตัดสินใจนั้นได้อย่างไรเมื่อกระบวนการตัดสินใจของ AI ไม่ชัดเจน ทำให้ยากต่อการตรวจสอบเมื่อเกิดความผิดพลาด และเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการยอมรับ ผู้ที่ได้รับผลกระทบจากการตัดสินใจของ AI เช่น ผู้ถูกปฏิเสธสินเชื่อ หรือผู้ที่ถูกระงับบัญชี จะไม่สามารถทราบเหตุผลที่แท้จริงได้ ทำให้เกิดความไม่ไว้วางใจ และไม่สามารถโต้แย้งได้อย่างมีเหตุผล ต้องพยายามพัฒนา AI ให้สามารถ อธิบายข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI ให้ผู้ที่เกี่ยวข้องเข้าใจได้ (Inability to Explain AI-Generated Insights to Participants)

3. ช่องว่างด้านความรับผิดชอบ (Accountability Gaps)
คือความเสี่ยงที่เกิดขึ้นเมื่อ AI ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดหรือความเสียหาย แต่ ไม่มีใครหรือองค์กรใดที่รับผิดชอบได้อย่างชัดเจน การตัดสินใจถูกขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ (Automated Decision Impacts) ทำให้ สายโซ่ความรับผิดชอบไม่ชัดเจน (Unclear Responsibility Chains) ไม่รู้ว่าความผิดพลาดนั้นอยู่ที่ข้อมูล อัลกอริทึม นักพัฒนา หรือผู้ใช้งาน เกิดความยากลำบากในการแก้ไขข้อผิดพลาดหรือความเสียหายที่เกิดจาก AI ผู้เสียหายอาจไม่ได้รับการเยียวยาอย่างเหมาะสม ทำให้เกิดความรู้สึกว่าระบบ AI นั้นอยู่เหนือกฎหมายและความรับผิดชอบต้องมีการกำหนดกรอบนโยบายและกฎหมายที่ชัดเจนเพื่อระบุตัวผู้รับผิดชอบ (เช่น ผู้พัฒนา, ผู้ใช้งาน หรือผู้ควบคุมระบบ) ในทุกขั้นตอนการใช้งาน AI